發(fā)布時(shí)間：2021-06-26 07:06

　　生豬養(yǎng)殖是我國(guó)畜牧業(yè)的支柱產(chǎn)業(yè),科技發(fā)展不斷的推動(dòng)生豬養(yǎng)殖逐漸由傳統(tǒng)的粗放型、家庭式散養(yǎng)向規(guī)�；�、自動(dòng)化和智能化養(yǎng)殖轉(zhuǎn)變。集約化養(yǎng)殖存在飼養(yǎng)空間小,密度大,通風(fēng)不良等問(wèn)題,加劇了豬的呼吸道疾病的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn),如何快速監(jiān)測(cè)和預(yù)警豬的呼吸道疾病是擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模亟待解決的問(wèn)題。目前人為觀察豬的咳嗽狀況是評(píng)價(jià)其是否感染呼吸道疾病的主要方法,但該方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力,主觀性強(qiáng),且人的活動(dòng)容易引起豬的應(yīng)激反應(yīng),不利于豬的生長(zhǎng),因此開(kāi)發(fā)豬咳嗽聲自動(dòng)識(shí)別監(jiān)測(cè)系統(tǒng)具有重大的科研價(jià)值和廣闊的市場(chǎng)前景。聲音識(shí)別技術(shù)具有響應(yīng)速度快、成本低、客觀性強(qiáng)、精確度高、無(wú)接觸,非侵入的特點(diǎn)。本文采集豬舍環(huán)境下的豬咳嗽聲和干擾聲,人工標(biāo)記獲得試驗(yàn)樣本,應(yīng)用預(yù)加重、譜減法去噪進(jìn)行預(yù)處理,通過(guò)分幀加窗、雙門(mén)限端點(diǎn)檢測(cè)分別提取短時(shí)能量（EN）、短時(shí)過(guò)零率（ZCR）和改進(jìn)的梅爾倒譜系數(shù)（MFCC）構(gòu)建矢量量化（VQ）、支持向量機(jī)（SVM）和隱馬爾科夫（HMM）模型,并對(duì)豬咳嗽聲識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)優(yōu)化,探索應(yīng)用聲音識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)豬咳嗽聲的自動(dòng)識(shí)別新途徑,本文研究?jī)?nèi)容和結(jié)果如下:1)采集實(shí)際豬舍下的豬聲音信號(hào),通過(guò)軟件對(duì)樣本的進(jìn)行人工標(biāo)記和分類(lèi),獲得... 

【文章來(lái)源】：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

環(huán)境噪聲和豬咳嗽聲的功率譜

傳統(tǒng)對(duì)整個(gè)空間范圍內(nèi)豬使用抗生素造成的不良影響（Silva et al 2008，14）。在實(shí)際豬舍中，不同原因引起的豬咳嗽聲在特征的表現(xiàn)上是不同的。M 等人通過(guò)試驗(yàn)獲得感染肺炎巴氏桿菌的病豬和由檸檬酸誘導(dǎo)健康豬產(chǎn)生嗽聲樣本，將兩組咳嗽樣本分別提取能量包絡(luò)利用自回歸模型構(gòu)建一階傳后利用傳遞函數(shù)模擬所有咳嗽聲，根據(jù)模型參數(shù)估計(jì)出模擬輸出的時(shí)間常表明病豬咳嗽聲比健康豬的咳嗽聲衰減值明顯升高（P＜0.0001），不同病的咳嗽聲持續(xù)時(shí)間是不同的（Silvaetal2009）。SFerrari 等人做了更進(jìn)一步分別采集感染病毒的豬咳嗽聲和檸檬酸誘導(dǎo)的健康豬咳嗽聲，分析兩種咳特征差異，研究結(jié)果顯示，健康和受感染的豬的咳嗽聲的有效值，平均峰持續(xù)時(shí)間和連續(xù)的咳嗽間隔時(shí)間分別為 0.215、1600Hz、0.43s、0.37s 和 0z、0.67s、0.52s，健康和受感染的豬的咳嗽聲的聲學(xué)特征存在顯著差異（ 2008）。

檢測(cè)是保證樣本一致性的重要環(huán)節(jié)，在聲音預(yù)處理中占有重要地取豬的咳嗽信號(hào)的短時(shí)過(guò)零率和短時(shí)能量，設(shè)置雙門(mén)限，實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)檢測(cè)，通過(guò) 150 個(gè)聲音的測(cè)試結(jié)果顯示，該算法的準(zhǔn)確性達(dá)到了振宇 2016，路青起和白燕燕 2012）。徐大為等人將聲音的產(chǎn)生過(guò)，提出通過(guò)短時(shí)能量，能量譜方差、能量熵和倒譜距離四個(gè)特征參始點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)，結(jié)果顯示該算法在噪聲環(huán)境下具有良好的表現(xiàn)，高了 13.9 個(gè)百分點(diǎn)（徐大為等 2003）。石銳、李寧分析了咳嗽音了基于短時(shí)能量、短時(shí)過(guò)零率和譜熵的端點(diǎn)檢測(cè)方法，安靜環(huán)境達(dá)到了 100%（石銳等 2010，薛勝堯 2015）。戴元紅等人研究了并針對(duì)實(shí)際環(huán)境下噪聲信號(hào)過(guò)大造成的端點(diǎn)檢測(cè)不準(zhǔn)確問(wèn)題，提能量比，進(jìn)而對(duì)聲音的起始點(diǎn)進(jìn)行定位，圖 1-4 為一段聲音信號(hào)量比，a、c 分別為純凈聲音信號(hào)和加噪后聲音信號(hào)，b 和 d 分別比，該方法豐富了端點(diǎn)檢測(cè)手段（張仁志和崔慧娟 2015，戴元紅等

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3250879